어트리뷰션(Attribution)은 사용자가 구매나 가입 같은 전환에 이르기까지 거쳐 간 광고와 클릭 여러 개에 그 전환의 공을 나눠 배정하는 작업이다. 구글 애널리틱스는 이를 “사용자가 액션을 완료하기까지의 경로에 있는 여러 광고, 클릭, 요인에 중요한 사용자 액션의 기여도를 배정하는 행위”로 정의한다 (Google 애널리틱스 고객센터, 기여 분석 시작하기).
필요한 이유는 경로가 하나가 아니기 때문이다. 광고를 보고 검색을 하고 며칠 뒤 다시 들어와 결제하는 식이라, 마지막 접점 하나에만 성과를 몰아 주면 앞의 접점이 통째로 사라진다.
성과를 어디에 적어 주느냐에 따라 다음 달 예산이 갈린다. 어트리뷰션이 측정 문제이면서 동시에 예산 배분 문제인 이유다.
터치포인트를 기록해 두었다가 전환이 일어난 시점에 뒤로 되짚어 연결한다. 광고 클릭이나 유입 경로가 발생할 때마다 식별자와 함께 남겨 두고, 나중에 전환 이벤트가 들어오면 그 식별자로 앞선 기록을 찾아 짝을 맞추는 방식이다.
여기서 되짚는 기간에 한계를 둔다. 구글 애널리틱스는 이를 전환 확인 기간이라고 부르며 “전환 확인 기간이 30일이라면 1월 1일부터 30일까지 발생한 터치 포인트만 1월 30일 자 주요 이벤트에 기여한 것으로 인정”된다고 설명한다 (Google 애널리틱스 고객센터, 기여 분석 설정 선택).
기본값은 전환 종류에 따라 다르다.
| 전환 유형 | 기본 기간 | 바꿀 수 있는 값 |
|---|---|---|
| 획득 주요 이벤트(first_open, first_visit) | 30일 | 7일 |
| 그 외 모든 주요 이벤트 | 90일 | 30일 또는 60일 |
기간을 짧게 잡으면 고민이 긴 상품의 초기 접점이 잘려 나가고, 길게 잡으면 관계가 희박한 접점까지 공을 가져간다. 정답이 없어서 상품의 구매 주기에 맞춰 정하는 수밖에 없다.
직접 방문을 다루는 규칙도 알아 둘 만하다. 구글 애널리틱스는 “주요 이벤트 경로가 직접 방문으로만 구성되지 않는 한, 직접 방문은 기여도 부여 대상에서 제외”한다.
모델은 공을 나누는 규칙이다. 구글 애널리틱스는 모델을 “사용자가 중요한 액션을 완료하기까지의 경로에 있는 터치 포인트에 기여도가 배정되는 방식을 결정하는 규칙, 규칙의 집합 또는 데이터 기반 알고리즘”으로 정의한다.
한국어 자료 대부분이 첫 번째 클릭, 선형, 시간 가치 하락, 위치 기반을 포함한 다섯 가지 모델을 나열하지만 지금 GA4에서는 그렇지 않다. 구글은 “2023년 11월부터 첫 번째 클릭, 선형, 시간 가치 하락 및 시점 기반 기여 분석 모델을 더 이상 이용할 수 없습니다”라고 공지했다.
남은 것은 셋뿐이다.
| 모델 | 공을 주는 방식 |
|---|---|
| 데이터 기반 기여 분석 | 머신러닝으로 각 접점의 실제 기여도를 계산해 소수점으로 배분 |
| 유료 및 자연 검색 마지막 클릭 | 직접 방문을 빼고 마지막으로 클릭이 일어난 채널에 100% |
| Google 유료 채널 마지막 클릭 | 마지막 Google Ads 채널에 100%, 없으면 위 모델로 되돌아감 |
데이터 기반 모델이 앞의 규칙 기반 모델들과 다른 지점은 계산 방식에 있다. 구글은 이 모델이 전환 경로와 비전환 경로를 함께 평가하고 “반사실적인 접근 방식을 통해 발생한 상황과 발생했을 수 있는 상황을 비교”한다고 설명한다.
구글이 든 예가 이해를 돕는다. 광고 노출 네 개를 합쳤을 때 전환 가능성이 3퍼센트인데 네 번째를 빼면 2퍼센트로 떨어진다면, 그 네 번째 노출이 전환 가능성을 50퍼센트 높인 것으로 보고 그만큼 공을 준다.
그래서 보고서에 소수가 등장한다. 데이터 기반 모델에서는 한 전환이 여러 접점에 쪼개져 배분되고, 쪼개진 값들의 합이 1.0이 된다.
앱은 쿠키가 아니라 운영체제가 정한 방식을 따라야 한다. 애플은 앱 설치 성과 측정을 위해 AdAttributionKit이라는 체계를 두고 있고, 광고 플랫폼이 여기에 등록해야 어트리뷰션 정보를 받는다 (Apple Ads, 앱 광고 어트리뷰션 개요).
규모는 이미 압도적이다. 애플은 2018년 도입된 이 체계가 “App Store에서 모든 추천 기반 전환의 77%를 차지”한다고 밝혔다(App Store, 2024년 11월 기준).
이름도 바뀌었다. 오래 쓰이던 SKAdNetwork가 AdAttributionKit으로 바뀌었고, 애플 자신의 광고 상품인 Apple Ads도 2025년 4월 10일부터 이 체계에 등록해 다른 채널과 나란히 비교할 수 있게 됐다.
보관 기간도 웹과 다르다. 애플 자체 광고의 성과를 다루는 AdServices 어트리뷰션 데이터는 최대 21일간 보관된다.
정밀도를 일부러 낮추는 설계도 들어 있다. 애플은 AdAttributionKit에 군중 익명성 임계값과 광고주에게 돌려주는 정보의 양과 유형에 대한 제한을 두었다고 설명한다.
개별 사용자 단위로 경로를 따라가던 측정이 개인정보 보호 장치 때문에 집계 단위로 옮겨 간 것이 웹과 앱을 가르는 가장 큰 차이다.
채널이 어디로 분류되는지부터 확인해야 한다. 구글 애널리틱스는 기본 채널 그룹에 AI 어시스턴트라는 항목을 두고, 이를 “사용자가 ChatGPT, Gemini, Deepseek, Copilot, Grok과 같은 소스를 통해 사이트에 유입되는 채널”로 정의한다 (Google 애널리틱스 고객센터, 기본 채널 그룹).
주의할 점은 구글 자신의 AI 기능이 여기 들어가지 않는다는 것이다. 같은 문서는 AI 어시스턴트 채널에서 “Google의 AI 개요 및 AI 모드는 제외”된다고 명시하고, 자연 검색 채널을 “Google의 AI 개요 및 AI 모드를 포함한 자연 검색 결과의 광고가 아닌 링크”로 정의한다.
정리하면 AI 개요에서 온 방문은 자연 검색에 섞이고, 챗GPT 같은 외부 도구에서 온 방문만 별도 채널로 잡힌다.
더 큰 문제는 클릭 자체가 없는 경우다. AI가 답변 안에서 내 문서를 인용하고 사용자가 그 답만 읽고 끝내면 유입이 발생하지 않아 어떤 어트리뷰션 모델로도 잡히지 않는다.
제로 클릭 검색이 늘어날수록 클릭을 전제로 짜인 측정 체계에 빈칸이 생긴다는 뜻이다. AI 트래픽을 볼 때 방문 수만이 아니라 인용 노출까지 함께 봐야 하는 이유가 여기에 있다.
전환에 이르는 접점 여러 개에 공을 나눠 주는 방식을 통칭하는 말이다. 마지막 클릭 하나에 100퍼센트를 몰아 주는 싱글 터치 방식과 대비된다.
GA4에서는 규칙으로 나누는 멀티 터치 모델이 2023년 11월에 정리되고 데이터 기반 기여 분석이 그 자리를 대신했다. 나누는 비율을 사람이 정하는 대신 데이터로 학습해 정하는 쪽으로 옮겨 간 셈이다.
상품의 구매 결정 기간보다 길게 잡는 것이 출발점이다. 앱 설치처럼 즉시 일어나는 행동은 짧게, 고가 상품처럼 비교가 오래 걸리는 행동은 길게 두는 편이 맞다.
GA4의 기본값은 획득 전환 30일, 그 외 전환 90일이고 각각 더 짧은 값으로 바꿀 수 있다. 다만 이 설정은 이후 데이터에 계속 적용되므로 자주 바꾸면 기간별 비교가 어그러진다.
서치폴라리스가 AI 검색 가시성을 진단하고 GEO 실행까지 대행합니다.